群集モーション解析のための新しい前景抽出法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS19-6

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): An Improved Foreground Detection for Crowd Motion Analysis

著者名: 松本 晃一(熊本大学),Wei Li(山東大学),趙 華安(熊本大学)

著者名(英語): Koichi Matsumoto(Kumamoto University),Wei Li(Shandong University),Hua-An ZHAO(Kumamoto University)

キーワード: 前景検出|特徴量抽出|グレーレベル共起行列グレーレベル共起行列|Foreground Detection|Feature Extraction|Grey Level Co-occurrence Matrix

要約(日本語): 前景検出は、異常な動きの検出と群集密度推定を含んだ群集運動の解析において重要な処理過程である。この論文は、LKオプティカル・フロー手法とガウス背景モデル手法に基づいたOFBM(Optical Flow and Background Model)を呼ぶ新しい前景検出法について提案する。この手法は、オプティカル・フロー手法における光の変化による感度の欠点と背景除去法による累積エラーを生成する欠点を改善する。いくつかの実験結果から、OFBMによって得られた前景は、群集運動解析において一般的に使われている手法よりも優れている事を示す。

PDFファイルサイズ: 3,708 Kバイト